Biblioteca com IA
Um espaço para cada cliente subir seus próprios documentos, para que a IA do CRM responda com base neles, usando RAG.
- Papel
- Product Designer (UX)
- Duração
- 2 meses · 2025
- Time
- Produto + Engenharia
- Plataformas
- Web + app mobile
- Ferramentas
- Figma, Miro, Notion, Jira
Contexto
A IA do CRM respondia com informações genéricas, não com os dados do negócio. Era preciso personalizar a base de conhecimento com os documentos de cada cliente.
hipótese: contexto específico = mais confiança e mais uso da IA
- Definição do escopo e do conceito com Produto e Engenharia
- Requisitos de negócio e regras: formatos, tamanho de arquivo e cotas
- Jornadas e fluxos de interação por persona
- Protótipos de alta fidelidade e handoff para desenvolvimento
Do escopo ao MVP
Benchmarking
Como CRMs e plataformas de IA tratam upload, organização e gestão de documentos para LLMs.
Requisitos & jornadas
Jornadas por persona e regras do módulo: .pdf .txt .md .csv, até 25 MB e cota de arquivos.
Prototipação
Fluxo de upload, estados de processamento, vazios e erros, e limites de uso em alta fidelidade.
Priorização técnica
Trade-offs com os desenvolvedores para um MVP viável e escalável; handoff com specs.
Decisões de design
Pasta dedicada
Espaço permanente dentro da Biblioteca como fonte de dados da IA.
Status de processamento
"Em processamento → Processado" dá visibilidade do status do sistema durante a indexação (heurística nº 1 de Nielsen).
Limites transparentes
Barra de armazenamento e regras de formato à vista: prevenção de erros antes do upload.
Resultado
mais perguntas feitas à IA dentro do CRM após o lançamento da Biblioteca.
Um MVP enxuto e escalável que validou a tese de IA contextualizada no ecossistema Ploomes: upload na web, uso no app.
